구조물의 안전진단을 위한 비파괴 검사 분야에 사용되는 지표레이다 자료를 정밀하게 영상화시켜줄 수 있는 3 차원 구조보정기법을 살펴보았다. 이 연구에서는 탄성파 자료처리를 위해 개발된 3차원 Kirchhoff 중합전 심도구조보정기법을 이용하여 구조물 안전진단시 중요대상체인 콘크리트 내의 철근, 균열 등을 3차원적으로 영상화시켰다. 철근과 공동대상체가 동시에 존재하는 경우 물성차이의 구분이 가능토록 영상화되었고, 여러 가지 크기의 철근이 존재하는 경우 XX배열법에 의한 영상이 YY배열법보다 더 높은 분해능을 보여주었다. 따라서 보다 정밀한 정보를 얻기 위해서는 일반적인 YY배열 외에 XX배열법의 영상화 결과를 연계하여 분석하는 것이 필요하다. 마지막으로 주향이 교차하는 두 개의 철근이 다른 심도에 존재하는 경우에는 상부의 철근은 정확하게 영상화되나 철근의 높은 전도도로 인하여 하부의 철근은 실제크기보다 좀 더 크게 영상화되는 한계를 보여주었다.
A system coupled the prognostic WRF mesoscale model and CALMET diagnostic model has been employed for predicting high-resolution wind field over complex coastal area. WRF has three nested grids down to from during two days from 24 August 2007 to 26 August 2007. CALMET simulation is performed using both initial meteorological field from WRF coarsest results and surface boundary condition that is Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) 90m topography and Environmental Geographic Information System (EGIS) 30m landuse during same periods above. Four Automatic Weather System (AWS) and a Sonic Detection And Ranging (SODAR) are used to verify modeled wind fields. Horizontal wind fields in CM_100m is not only more complex but better simulated than WRF_1km results at Backwoon and Geumho in which there are shown stagnation, blocking effects and orographically driven winds. Being increased in horizontal grid spacing, CM_100m is well matched with vertically wind profile compared SODAR. This also mentions the importance of high-resolution surface boundary conditions when horizontal grid spacing is increased to produce detailed wind fields over complex terrain features.
현대 정보전에서 테러 및 전쟁, 그리고 재난사고 등에 대한 자료 수집, 목표물 추적 등의 임무수행에 탁월한 능력을 보이고 있는 무인 시스템의 중요성이 점점 증대되는 추세이다. 본 논문에서는 Satellite Tool Kit(STK)를 사용하여 UAV의 임무수행에 대한 가상의 궤도 시나리오를 작성하고 레이다 센서를 활용하여 목표물을 식별하는 과정을 제시한다. 무인 시스템의 전체적인 동작은 STK를 이용하여 가상의 UAV 항로를 설정한 후, UAV에 탑재된 SAR센서를 이용하여 지형, 지물 및 목표물에 대한 스캔을 수행한다. 또한 스캔 센서를 합성개구레이다(Synthetic Aperture Radar : SAR)로 가상 구현하여 무인기탑재 레이더에서 수신한 반사 신호로부터 목표물에 대한 모델을 확립하기 위해서 레이다 원시데이터를 추출한다. 가상 시나리오에서 추출된 목표물의 점표적을 생성하기 위해 SAR 신호 처리를 수행하는 과정을 보이고 마지막으로 링크 버짓 설계 및 분석한다.
Korea Multi-Purpose Satellite-5 (KOMPSAT-5) is the first satellite in Korea that provides 1 m resolution synthetic aperture radar (SAR) images. Precise orbit determination (POD) using a dual-frequency IGOR receiver data is performed to conduct high-resolution SAR images. We suggest orbit determination strategies based on a differential GPS technique. Double-differenced phase observations are sampled every 30 seconds. A dynamic model approach using an estimation of general empirical acceleration every 6 minutes through a batch least-squares estimator is applied. The orbit accuracy is validated using real data from GRACE and KOMPSAT-2 as well as simulated KOMPSAT-5 data. The POD results using GRACE satellite are adjusted through satellite laser ranging data and compared with publicly available reference orbit data. Operational orbit determination satisfies 5 m root sum square (RSS) in one sigma, and POD meets the orbit accuracy requirements of less than 20 cm and 0.003 cm/s RSS in position and velocity, respectively.
지구온난화와 급속한 기후 변화는 북서 태평양 내 태풍의 특성에 오랫동안 영향을 미쳤고, 이로 인해 한반도 연안에서 치명적인 재해가 증가하고 있다. 마이크로파 센서의 일종인 Synthetic Aperature Radar (SAR)는 위성 광학 및 적외선 센서로는 바람을 구할 수 없는, 흐린 대기 조건인 태풍 주위에서 고해상도 바람장을 생산할 수 있다. SAR 자료로부터 해상풍을 산출하기 위한 Geophysical Model Functions (GMFs)에는 풍향 입력이 필수적이며, 이는 태풍 중심을 정확히 추정하는 것에 기반해야 한다. 본 연구는 태풍 중심 탐지 방법의 문제점을 개선하고 이를 해상풍 산출에 반영하기 위하여, Sentinel-1A 영상을 이용해 태풍 중심을 추정하였다. 그 결과는 한국 및 일본 기상청이 제공한 태풍 경로자료와 비교하여 검증하였고, Himawari-8 위성의 적외 영상도 활용하여 검증하였다. 태풍의 초기 중심 위치는 VH 편파를 이용해 설정하여 오차의 발생 가능성을 줄였다. 탐지된 중심은 한국 및 일본 기상청에서 제공하는 4개 태풍의 경로 자료와 평균 23.76 km의 차이를 보였다. Himawari-8 위성에서 추정된 태풍 중심에 비교했을 때 결과는 육지 근처에 위치하면서 58.73 km의 큰 차이를 보인 한 태풍을 제외하고는 평균 11.80 km의 공간 변이를 보였다. 이는 고해상도 SAR 영상이 태풍 중심을 추정하고 태풍 주위 해상풍 산출에 활용될 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.
본 연구의 목적은 넓은 지역의 고해상도 홍수모의를 위해서 2차원 모형의 GPU (Graphics Processing Unit) 가속 모의기법을 개발하고 이에 대한 효과를 평가하는 것이다. 음해법을 적용하고 있는 정형 사각형 격자 기반의 2차원 모형인 G2D (Grid based 2-Dimensional land surface flood model) 모형에서 CUDA를 이용하여 GPU 가속 모의 기법을 개발하였다. 개발된 기법을 진주시 홍수모의에 적용하였다. 모의 도메인의 공간해상도는 10 m × 10 m이고, 계산되는 격자의 개수는 총 5,090,611개이다. 홍수모의는 2019년 10월 태풍 미탁에 의한 홍수 기간에 대해서 수행하였다. 강우레이더 자료를 생성항으로 적용하였으며, 남강댐 일류문 계측 방류량과 진주시(옥산교) 계측 유량을 경계조건으로 적용하였다. 연구결과 진주시 남강에서의 관측수위를 재현할 수 있는 광역 2차원 홍수 모형을 구축할 수 있었다. 또한 GPU 가속 기법의 적용 결과, CPU (Central Processing Unit)를 이용한 순차계산 및 병렬계산에 비해서 빠른 홍수모의가 가능하였다. 본 연구의 결과는 음해법을 적용하고 있는 2차원 범람모형의 GPU 가속 기법의 개발과 광역 지표면 홍수해석에 대한 연구에 기여할 수 있을 것이다.
레이다를 사용한 미사일 표적의 정확한 탐지 및 추적을 위해서는 채프 구름의 레이다 반사 단면적(Radar Cross Section: RCS)에 대한 분석이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 환경에서 보다 효과적인 채프 구름의 RCS 분석을 위해 채프 구름 내 채프들을 개별적으로 계산하여 합하는 RCS 예측 방법과 공기역학 모델 기반의 확률밀도분포 모델을 사용한 RCS 예측 방법을 비교 및 분석하였다. 여기서, 상기 두 기법을 보다 더 정밀하게 비교 및 분석하기 위해 본 논문에서는 상용 전자기 수치해석 소프트웨어인 FEKO 7.0을 활용하여 반 파장 다이폴 형태의 단일 채프 CAD 모델의 RCS 값을 획득하여 채프 구름의 RCS를 모사하였다. 분석 결과, 확률 밀도 분포 모델을 사용한 경우 보다 효율적으로 체프 구름의 RCS 값을 예측할 수 있음을 확인하였다.
범용센서모델의 한 종류인 비례다항식 모델(RFM: Rational Function Model)은 광학영상의 센서모델링분야에서 활발히 활용되고 있으나 SAR영상에 대한 적용은 미진한 실정이다. 본 연구에서는 스테레오 TerraSAR-X영상을 대상으로 RF 모델링을 적용하여 적용방법의 타당성과 효율성에 대해 분석하였다. 또한 본 연구성과의 DSM(Digital Surface Model)과 기존 상용 소프트웨어에서 생성된 DSM을 다양한 측면에서 비교 분석하였다. 그 결과 RF 모델링 기법이 SAR영상의 적용 시에도 매우 효과적이며 실용적으로 적용 가능함을 알 수 있었다.
지반접지선은 남극 빙하 및 빙붕의 취약성을 나타내는 가장 핵심적인 척도로 물질균형의 증거로 사용된다. 본 연구에서는 SAR와 레이더 고도계 위성을 이용하여 빙하와 빙붕의 고해상도 수치고도모델을 제작하고, 이를 이용하여 동남극의 Campbell 빙하의 지반접지선의 위치를 추정하고 시공간적 변화를 관찰하였다. 2013년 6월 21일과 2016년 9월 10일에 획득된 TanDEM-X 와 TerraSAR-X 자료와 촬영날짜 대비 15일 이내의 CryoSat-2 레이더 고도계 자료의 조합을 이용하여 고해상도 수치고도모델을 제작 후 지반접지선을 추정하였으나 3년 동안 큰 변화를 관찰하지 못하였다. 지반접지선 추정 시 사용된 얼음의 평균 밀도는 정확하게 알려져 있기 않기 때문에 얼음의 밀도를 변화시킨 지반접지선의 변화를 분석하였다. DDInSAR로 추정된 지반접지선과는 공간적으로 큰 차이가 있었지만 광학위성의 표면 특징을 이용하여 추정된 지반접지선과는 얼음의 밀도가 약 $880kg/m^3$일 때 가장 유사하였다. 본 연구는 해저지형의 수직적 정확도에 따라서 결과의 신뢰도가 변할 수 있지만 얼음의 지반접지선 지역의 유체정역학적 얼음 두께가 더욱 큰 영향을 끼칠 것으로 고려되며 동일한 오차를 포함한 두 시기의 지반접지선을 비교하였기 때문에 상대적 변화는 의미가 있다고 고려된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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